上一篇我们讲到Mysql索引底层逻辑，为了了解后续sql知识，我们还是需要先学习一下相关“工具”得使用一、Explain介绍EXPLAIN是MySQl必不可少的一个分析工具，主要用来测试sql语句的性能及对sql语句的优化，或者说模拟优化器执行SQL语句。在select语句之前增加explain关键字，执行后MySQL就会返回执行计划的信息，而不是执行sql。注意：如果from中包含子查询，仍会执行子查询，将结果放入到临时表中Explain的用法还是很简单的，类似一个关键字，无需记住什么语法相关的东西，我们主要来看他的输出，接下来我们看一下他的常见输出并分情况进行讨论：首先我们创建三张表并插入
上一篇我们讲到Mysql索引底层逻辑，为了了解后续sql知识，我们还是需要先学习一下相关“工具”得使用一、Explain介绍EXPLAIN是MySQl必不可少的一个分析工具，主要用来测试sql语句的性能及对sql语句的优化，或者说模拟优化器执行SQL语句。在select语句之前增加explain关键字，执行后MySQL就会返回执行计划的信息，而不是执行sql。注意：如果from中包含子查询，仍会执行子查询，将结果放入到临时表中Explain的用法还是很简单的，类似一个关键字，无需记住什么语法相关的东西，我们主要来看他的输出，接下来我们看一下他的常见输出并分情况进行讨论：首先我们创建三张表并插入
在前面的学习之中，我们已经学习了很多的模型，它能够针对特定的任务，接受我们的输入并产生目标的输出。但我们并不满足于此，我们甚至希望机器告诉我们，它是如何得到这个答案的，而这就是可解释的机器学习。WhyweneedExplainableML首先我们要明确，即使我们训练出来的模型能够得到一个正确的输出，但是这并不代表它真正学习到了内核的规律所在，因此我们总是希望能够知道为什么机器给出这个答案，在一些特定的场景也是如此：例如将机器学习用于医疗诊断，那我们希望机器做出来的决策是有根据的将机器学习用于法律，那我们也希望看到机器学习做出判定背后的原因，是否存在歧视问题等而且如果我们能够拥有可解释性的机器学
在前面的学习之中，我们已经学习了很多的模型，它能够针对特定的任务，接受我们的输入并产生目标的输出。但我们并不满足于此，我们甚至希望机器告诉我们，它是如何得到这个答案的，而这就是可解释的机器学习。WhyweneedExplainableML首先我们要明确，即使我们训练出来的模型能够得到一个正确的输出，但是这并不代表它真正学习到了内核的规律所在，因此我们总是希望能够知道为什么机器给出这个答案，在一些特定的场景也是如此：例如将机器学习用于医疗诊断，那我们希望机器做出来的决策是有根据的将机器学习用于法律，那我们也希望看到机器学习做出判定背后的原因，是否存在歧视问题等而且如果我们能够拥有可解释性的机器学
大家好，我是melo，一名大三后台练习生专栏回顾索引的原理&&设计原则欢迎关注本专栏：MySQL高级篇本篇速览在我们上一篇文章中，讲到了索引的原理&&设计原则，知道了索引如何使用。emm？那具体什么场景需要用到索引，我们要怎么分析SQL语句，并对其进行优化呢，这篇将从以下几点带你攻破ta：详解explain分析SQL索引失效的几个场景......SQL优化的几个场景大批量插入orderbygroupbylimit分页insert操作嵌套查询or条件注意，本文MySQL版本为5.6.43，部分结论在其他版本可能不适用！！！本篇篇幅较长，全文近8500字，可以收藏下来慢慢啃，没事就掏出来翻阅翻阅。
大家好，我是melo，一名大三后台练习生专栏回顾索引的原理&&设计原则欢迎关注本专栏：MySQL高级篇本篇速览在我们上一篇文章中，讲到了索引的原理&&设计原则，知道了索引如何使用。emm？那具体什么场景需要用到索引，我们要怎么分析SQL语句，并对其进行优化呢，这篇将从以下几点带你攻破ta：详解explain分析SQL索引失效的几个场景......SQL优化的几个场景大批量插入orderbygroupbylimit分页insert操作嵌套查询or条件注意，本文MySQL版本为5.6.43，部分结论在其他版本可能不适用！！！本篇篇幅较长，全文近8500字，可以收藏下来慢慢啃，没事就掏出来翻阅翻阅。
上篇文章讲了MySQL架构体系，了解到MySQLServer端的优化器可以生成Explain执行计划，而执行计划可以帮助我们分析SQL语句性能瓶颈，优化SQL查询逻辑，今天就一块学习Explain执行计划的具体用法。1.explain的使用使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL语句，分析你的查询语句或是结构的性能瓶颈。在select语句之前增加explain关键字，MySQL会在查询上设置一个标记，执行查询会返回执行计划的信息，并不会执行这条SQL。就比如下面这个：输出这么多列都是干嘛用的？其实大都是SQL语句的性能统计指标，先简单总结一下每一列的大致作用，下面详细讲一下：2.exp
上篇文章讲了MySQL架构体系，了解到MySQLServer端的优化器可以生成Explain执行计划，而执行计划可以帮助我们分析SQL语句性能瓶颈，优化SQL查询逻辑，今天就一块学习Explain执行计划的具体用法。1.explain的使用使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL语句，分析你的查询语句或是结构的性能瓶颈。在select语句之前增加explain关键字，MySQL会在查询上设置一个标记，执行查询会返回执行计划的信息，并不会执行这条SQL。就比如下面这个：输出这么多列都是干嘛用的？其实大都是SQL语句的性能统计指标，先简单总结一下每一列的大致作用，下面详细讲一下：2.exp
一、摘要在社交媒体上的虚假信息检测具有挑战性，因为它通常需要烦冗的证据收集，但又缺乏可用的比较信息。从用户评论中挖掘出的线索作为群体智慧，可能对这项任务有相当大的好处。然而，考虑到内容和评论的隐式相关性，捕获复杂的语义是很简单的。虽然深度神经网络具有较好的表达能力，但缺乏可解释性是其主要的缺点。本文主要关注如何从社交媒体上的帖子内容和相关评论中学习，以更有效地理解和检测虚假信息，并具有可解释性。因此，本文提出了一种基于量子概率的符号注意网络（QSAN），该网络将量子驱动的文本编码和一种新的符号注意机制集成在一个统一的框架中。QSAN不仅能够区分重要的评论和其他的评论，而且还可以利用评论中相互冲
一、摘要在社交媒体上的虚假信息检测具有挑战性，因为它通常需要烦冗的证据收集，但又缺乏可用的比较信息。从用户评论中挖掘出的线索作为群体智慧，可能对这项任务有相当大的好处。然而，考虑到内容和评论的隐式相关性，捕获复杂的语义是很简单的。虽然深度神经网络具有较好的表达能力，但缺乏可解释性是其主要的缺点。本文主要关注如何从社交媒体上的帖子内容和相关评论中学习，以更有效地理解和检测虚假信息，并具有可解释性。因此，本文提出了一种基于量子概率的符号注意网络（QSAN），该网络将量子驱动的文本编码和一种新的符号注意机制集成在一个统一的框架中。QSAN不仅能够区分重要的评论和其他的评论，而且还可以利用评论中相互冲
